AI තාක්ෂණය කේත ලිවීමේ 20% ක් පමණක් කරයි; ඉතිරි 80% ක් වන්නේ සංවිධාන ක්රමවේදයයි. මේ නිසා බොහෝ සංවර්ධකයින්ට ගිට් ක්රියාමාර්ගවල පුනරාවර්තනයෙන් කම්පනයක් ඇතිවෙයි. Azure DevOps ව්යාපාරික අයිතමයන්ට AI ඇජන්ට් එකක් සකස් කරලා, එය වැඩේ PR (Pull Request) දක්වා ගෙන යාමත්, මර්ජ් නොකලේම නවීන ආරක්ෂාව රැක ගැනීමත් සිදු කළා.
ලොකේෂ් අගර්වල් විසින් නිර්මාණය කළ Start Story නම් මෙවලම, Azure DevOps හි කාර්ය අයිතමයක් (work item) කියවා, ඒ අයිතමයේ පිළිගැනීමේ මාර්ගෝපදේශය (acceptance criteria) තේරුම්ගෙන, නිවැරදි රිපොසිටරිය හඳුනාගෙන, ශාඛාවක් (branch) තනයි. එම පසු AI කේතය ලියයි, පරික්ෂා කරයි, Commit, Push, Pull Request සාදයි. මර්ජ් පියවර අන්තර්ගත නොවීම නිසා මනුෂ්ය පරීක්ෂණය අවසන් පියවරේම සිදු වේ.
මෙම ක්රියාවලිය තුළ සෑම ක්රියාවක්ම නිශ්චිත ස්ක්රිප්ට් (PowerShell) මගින් සිදු කෙරේ. ඒ නිසා AI එකේ “අනතුරු” අවදානම අඩු වෙයි, මනුෂ්යයාගේ අවසන් අනුමත කිරීමේ වගකීම තවදුරටත් රඳා පවතී. පාරිභෝගිකයන්ට ගිට් ක්රියාකාරකම් සම්බන්ධයෙන් අධික භාරයක් නොදෙමින්, නිෂ්පාදන වේගය 15 මිනිත්තු පමණ ඉහළ යාමත්, වැරදි අඩු වීමත් ලබා ගත හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තරුණ සංවර්ධකයින්, විශ්වවිද්යාල සිසුන්, සහ තාක්ෂණික සමාගම් සඳහා මෙම AI‑ඇජන්ට් ව්යාපෘතියේ විශාල ප්රයෝජන ඇත:
- කොඩ් ලිවීමේ කාලය අඩු කිරීම – පුරුදු Git කාර්යයන් ස්වයංක්රීයව කරාම, පරිශීලකයා අලුත් තාක්ෂණයන් ඉගෙන ගැනීමට වැඩි වේලාවක් ලැබේ.
- දෝෂ අවදානම අඩු කිරීම – ස්ක්රිප්ට් මට්ටමේ නිශ්චිත ක්රියා මගින් වැරදි හෝ අනිත්ය merge ගැටලු පැන නැගීම අවහිර වේ.
- ආයතනික ප්රවාහය සරල කිරීම – එකම සැකසුම සමඟ බහු රිපොසිටරී, ශාඛා, PR ආදිය කළමනාකරණය කළ හැකි බැවින්, කාර්ය සාධනයේ ස්ථාවරත්වය වැඩිවේ.
- ලෝක මට්ටමේ DevOps ක්රමවේදයට අනුකූල වීම – Azure DevOps, Git, AI වැනි නවතම තාක්ෂණයන් භාවිතා කිරීමෙන් ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජය ගෝලීය තරඟකාරීත්වයට පත් වේ.
ඉදිරි අනාගතයේදී, මේ වගේ AI‑සහයෝගී workflow ගොඩනැගීම, සොෆ්ට්වෙයා සංවර්ධනයේ “ceremony” (අවශ්ය පියවර) අඩු කර, නිර්මාණශීලී කාර්යයන්ට අවකාශය ලබා දේ.
අවසානයේ, Start Story වැනි උපාය මගින් Azure DevOps කාර්යයන් සරල කර, මනුෂ්ය පරීක්ෂණය අත්හැර නොදෙමින්, සංවර්ධකයින්ගේ නිෂ්පාදන වේගය සහ ආරක්ෂාව ඉහළ දැමීමට හැකියාව ලැබේ.
